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Enregistrement W1518613197 · doi:10.3765/amp.v1i1.21

What is the domain for weight computation: the syllable or the interval?

2014· article· en· W1518613197 sur OpenAlexfundno aff
Aron Hirsch

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Meetings on Phonology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSyllableVowelInterval (graph theory)MathematicsStress (linguistics)LinguisticsSpeech recognitionCombinatoricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of lexical stress is sensitive to the weight of rhythmic units such that heavier units more strongly attract stress. This paper addresses the question: what is the rhythmic unit relevant for weight computation? The traditional approach links weight to the syllable: weight is computed over the syllable rime (review in Blevins 1995), possibly with limited onset-sensitivity (Kelly 2004, Gordon 2005, Ryan 2013). I present experimental data which challenge this view, and support a recently proposed non-syllable-based alternative according to which weight is computed over the total vowel-to-vowel interval (Steriade 2012). Using a nonce word production paradigm, I test how likely participants are to stress the initial vs. final vowel in bi-vocalic sequences, manipulating the consonantal interlude separating the two vowels between a single C (e.g. aka) and CC cluster (akra). Initial stress is more likely with CC than C -- medial consonants contribute weight to pull stress to the initial vowel, CC contributing more weight than C. This is incompatible with syllable constituency which parses C/CC in the onset of the final syllable (a.ka, a.kra), and supportive of interval constituency which parses C/CC in the initial interval (ak*a, akr*a).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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